МЕТОДИ БОРОТЬБИ З BIAS ТА DOMAIN SHIFT У МЕДИЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖАХ

У статті розглянуто проблему узагальнення медичних нейронних мереж в умовах domain shift, що виникає через гетерогенність апаратних засобів, протоколів збору даних і клінічних практик, та показано, що деградація якості моделей після деплою має системний характер і не зводиться ані до недостатньої складності архітектур, ані до обмеженості навчальних вибірок, а обумовлена зсувами розподілів між тренувальним і цільовим доменами; особливу увагу приділено аналізу архітектурних припущень стандартних компонентів нейронних мереж, зокрема механізмів нормалізації, в межах якого проведено формалізований аналіз Batch Normalization як механізму імпліцитного кодування статистики тренувального домену та показано, що використання running statistics формує внутрішні представлення, оптимальні лише за умови стаціонарності розподілу даних, роблячи моделі чутливими до covariate shift у реальних клінічних сценаріях; на цій основі розглянуто альтернативні підходи до нормалізації, зокрема Instance Normalization і Group Normalization, та проаналізовано їхню придатність для мультидоменних медичних даних, а також детально досліджено інженерні аспекти побудови й оцінки медичних моделей, обґрунтовано обмеженість стандартної internal validation і необхідність застосування протоколів оцінювання, що відтворюють реальні сценарії деплою, зокрема leave-one-hospital-out validation, на підставі чого сформульовано практичні рекомендації щодо вибору нормалізаційних механізмів, архітектурних рішень і протоколів валідації з метою підвищення стабільності та надійності медичних систем штучного інтелекту в продакшені.